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Sara RobiscoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor Socasdatos sentinel de varios observatoriosequipo especializado en gestión de datosapi para datos sentinel procesadospublicación de datos para todo el mundodatos satelitales y herramientas específicascubos incompletos sentinel y órbitasgestión de cubos con valores vacíosorígenes de datos distintos y mezcla de cubosSentinelSara RobiscoAPIiSentinel
Sentinel
Con
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Sara Robisco explica la ventaja de contar con un pequeño equipo especializado en gestión de datos que pueda cubrir nuevas necesidades rápidamente. Menciona el ejemplo de datos de Sentinel provenientes de varios observatorios, agrupados y publicados a través de una API.
…has trabajado una vez. Entonces, lo que habla es eso de hacer todo un poquito más eficiente, ser un poquito más eficientes y no tener N grupos de personas que tienen que conocer bases de datos, que conocer metadatos, que conocer programación. ¿Por qué? Cuando puedes tener un pequeño equipo que depende de cuando surge una nueva necesidad, te lo cubre, te lo hace y ¡pum! Y ese trabajo te puede valer pues o bien para todo un centro de investigación o para varios, porque es el mismo De hecho, ellos proponen, una de las cosas que se proponen es, jolín, si tú tienes datos de Sentinel, por ejemplo, pero claro, de varios observatorios, agruparlos, de un equipo que los agrupe y te los publique para todo el mundo que quiera consultar a tu equipo, tener una API, pues, por ejemplo, que Sentinel tenga una API que te dé datos ya procesadito y listo para trabajar o sea sí es que se ahorraría mucho tiempo y la verdad es que articula malo montón por eso porque te está explicando ejemplos de datos satelitales que ya usan este tipo de herramientas que son muy buenos ellos le dan también una vuelta descubren pues eso que hay hay cubos incompletos por ejemplo tenemos los datos de Sentinel sobre todo trabajan mucho con él que claro te cubren una fracción de la tierra pero su cubo no es perfecto tiene huecos porque hay zonas de la Tierra que no ve debido a su a su órbita entonces claro que haces ahí no entonces tienes los cubos tienen que ser en este caso un poquito raros porque tienen que tener permitir huecos pues eso valores vacíos y ya está entonces tienes que tener muchas cosas en cuenta dependiendo de tus orígenes de datos orígenes de datos distintos mezclarlos para un cubo es un trabajo pero solo se hace una vez La idea es currar una vez para que todo el mundo ya pueda trabajar. Esa es la filosofía esencial de las 31 páginas, pero la verdad es que plantea eso muchísimos problemas, ¿no? Sí, claro que esto sobre el papel y así contado parece una maravilla porque si…
Significado #1 · Palabras #1
Sara Robisco explica cómo los científicos de datos pueden desarrollar sistemas automatizados para actualizar cubos de datos, utilizando APIs o técnicas de scrapping para capturar nuevas versiones de datos como los proporcionados por iSentinel.
Habla: Sara RobiscoSignificado #3reutilización de cubos de datosactualización constante de datosisentinel y nuevas versionesciencia de la tierra mecanismo vivocientífico de datos y cubos de datosactualización automatizada con api isentinelscrapping para nuevas versiones de datos…da. Entonces tú ya tendrías tu pequeño cubo con esas situaciones que a ti te interesan. Una vez tienes esto, pues tú ya haces tus análisis, tu visualización de datos si quieres mostrarlo al mundo, mostrarlo a alguien o tomar decisiones y luego está una parte. Que quizás es la más complicada cuando hablamos de cubos, que es la reutilización, porque aquí tenemos dos opciones: dejar este cubo ya estático, se quedó ahí, o en ciencias de la tierra esto no vale ¿Por qué? Porque la Tierra es un mecanismo, está viva, va evolucionando, entonces lo que tienes que hacer es volver a ir generando datos; entonces lo que tienes que hacer es desarrollar herramientas que cuando haya nuevas release de datos, de satelitales o de tu origen, por ejemplo, iSentinel, cuando iSentinel envíe una nueva versión de sus datos, pues tener sistemas automáticos que lo capten, actualicen iQ, y al científico que está estudiando ese dato ya le llegue hecho. Pues esto lo podríamos hacer mediante APIs, mediante se me iba a decir un scrapping, pues eso, el científico de datos lo que te hace es que te lo desarrolla, mira, se va a actualizar así, puedes hacer lo que se actualice cada X tiempo directamente cuando salte la API, está escuchando y cuando vea un cambio, ¡fun! Y hasta aquí un pie. ¿Qué pasa? Que esto también tiene retos de almacenamiento de datos porque estamos hablando de que, por ejemplo, en datos de imágenes, imágenes más metadatos, estamos hablando de que puede que tengamos cubos de datos muy pequeños pero puede que a cosas se desmadre. Ya…
Sara Robisco explica la ventaja de contar con un pequeño equipo especializado en gestión de datos que pueda cubrir nuevas necesidades rápidamente. Menciona el ejemplo de datos de Sentinel provenientes de varios observatorios, agrupados y publicados a través de una API.
Habla: Sara RobiscoSignificado #1 · Palabras #1datos sentinel de varios observatoriosequipo especializado en gestión de datosapi para datos sentinel procesadospublicación de datos para todo el mundodatos satelitales y herramientas específicascubos incompletos sentinel y órbitasgestión de cubos con valores vacíosorígenes de datos distintos y mezcla de cubos…has trabajado una vez. Entonces, lo que habla es eso de hacer todo un poquito más eficiente, ser un poquito más eficientes y no tener N grupos de personas que tienen que conocer bases de datos, que conocer metadatos, que conocer programación. ¿Por qué? Cuando puedes tener un pequeño equipo que depende de cuando surge una nueva necesidad, te lo cubre, te lo hace y ¡pum! Y ese trabajo te puede valer pues o bien para todo un centro de investigación o para varios, porque es el mismo De hecho, ellos proponen, una de las cosas que se proponen es, jolín, si tú tienes datos de Sentinel, por ejemplo, pero claro, de varios observatorios, agruparlos, de un equipo que los agrupe y te los publique para todo el mundo que quiera consultar a tu equipo, tener una API, pues, por ejemplo, que Sentinel tenga una API que te dé datos ya procesadito y listo para trabajar o sea sí es que se ahorraría mucho tiempo y la verdad es que articula malo montón por eso porque te está explicando ejemplos de datos satelitales que ya usan este tipo de herramientas que son muy buenos ellos le dan también una vuelta descubren pues eso que hay hay cubos incompletos por ejemplo tenemos los datos de Sentinel sobre todo trabajan mucho con él que claro te cubren una fracción de la tierra pero su cubo no es perfecto tiene huecos porque hay zonas de la Tierra que no ve debido a su a su órbita entonces claro que haces ahí no entonces tienes los cubos tienen que ser en este caso un poquito raros porque tienen que tener permitir huecos pues eso valores vacíos y ya está entonces tienes que tener muchas cosas en cuenta dependiendo de tus orígenes de datos orígenes de datos distintos mezclarlos para un cubo es un trabajo pero solo se hace una vez La idea es currar una vez para que todo el mundo ya pueda trabajar. Esa es la filosofía esencial de las 31 páginas, pero la verdad es que plantea eso muchísimos problemas, ¿no? Sí, claro que esto sobre el papel y así contado parece una maravilla porque si…